import pandas as pd import psycopg2 conn = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_user", password="your_password", host="your_host", port="your_port") pandas Timedelta 和 PostgreSQL 間隔 pandas Timedelta 是一種以一致且可讀的方式表達時差的強大工具。 在 pandas 中創建和操作 ti...
直接来代码 importpandasaspdimportpsycopg2# pip install psycopg2# 连接数据库# database: 需要连接的数据库名# user: 使用用户,默认就用postgres# password: 数据库密码# host: 端口号conn = psycopg2.connect(database='58TC',user='postgres',password='123456',host=5432)# 获取模式下的所有表名, 返回结果...
# data_to_database.py class connet_databases: def __init__(self): ''' # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # ''' _host = '' _port = 5432 _databases = '' # 'produce' # _username = '' _password = '' self._connect = r'postgres+psycopg2://{username}:{password}@{host}:{port...
在现有的PostgreSQL表中插入pandas DataFrame可以通过以下步骤实现: 1. 首先,确保已经安装了pandas和psycopg2库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: ``...
conn = psycopg2.connect(database="testdb", user="postgres", password="password", host="127.0.0.1", port="5432") 创建游标对象 cur = conn.cursor() 执行SQL语句 cur.execute("SELECT * FROM table_name") 获取查询结果的元组列表 rows = cur.fetchall() ...
# 使用psycopg2连接PostgreSQL数据库importpsycopg2importpandasaspd# 连接对象参数,将参数字典替换为自己需要的参数Config={'DBNAME':'test','USER':'postgres','PASSWORD':'***','HOST':'127.0.0.1','PORT':5432}conn=psycopg2.connect(dbname=Config['DBNAME'],user=Config['USER'],password=Config['PASSWORD...
import adbc_driver_postgresql.dbapi as pg_dbapi df = pd.DataFrame( [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], ], columns=['a', 'b', 'c'] ) uri = "postgresql://postgres:postgres@localhost/postgres" with pg_dbapi.connect(uri) as conn: df.to_sql("pandas_table", conn, index=False) # ...
df.to_sql("pandas_table", conn, index=False) # for round-tripping with pg_dbapi.connect(uri) as conn: df2 = pd.read_sql("pandas_table", conn) ADBC驱动程序目前支持Postgres和Sqlite。我建议大家如果使用Postgres,就改用该驱动程序,因为该驱动程序的速度明显更快,而且完全避免了通过Python对象的往返...
with engine.connect() as conn, conn.begin():data = pd.read_sql_table("data", conn) 警告 当你打开与数据库的连接时,你也有责任关闭它。保持连接打开的副作用可能包括锁定数据库或其他破坏性行为。 写入数据框 假设以下数据存储在一个DataFramedata中,我们可以使用to_sql()将其插入到数据库中。
# for round-trippingwith pg_dbapi.connect(uri) as conn:df2 = pd.read_sql("pandas_table", conn) ADBC驱动程序目前支持Postgres和Sqlite。我建议大家如果使用Postgres,就改用该驱动程序,因为该驱动程序的速度明显更快,而且完全避免了通过Python对象的往返,从而更可靠地保存数据库类型。这是我个人最感兴趣的功...